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¿Qué es clusterización? ¡Conoce a detalle a tus clientes!

¿Qué es clusterización? ¡Conoce a detalle a tus clientes!

Última actualización 21 de Febrero del 2022Tiempo de lectura: 7 min.

Hugo Rodríguez

Aprender sobre el clustering te será de gran ayuda para comprender algo tan complejo como el comportamiento de un cliente. Que, aunque no lo creas, es medible y te será de gran ayuda al momento de elaborar tu estrategia de marketing.

Si analizas qué es el clustering, verás que puede ayudarte a analizar y agrupar a tus clientes de manera más eficaz. Cuando deseas realizar un análisis de datos de marketing, simplemente no es realista mirar a cada cliente por separado, ¿cierto? Está claro que lo ideal es recopilar y almacenar datos valiosos por cada cliente; sin embargo, es imposible organizar análisis de millones de registros de clientes individuales al mismo tiempo. 

Por suerte, ya existe una manera de abordar el desafío de segmentar a tus clientes. Se llama análisis de cluster, lo cual se ha convertido en una de las formas más accesibles y aplicables de poder conocer a tus consumidores con todo lujo de detalles.

En este post, te contaremos qué es clusterización, cuáles son los beneficios de la clusterización, las técnicas de clustering más usadas y qué se necesita para armar un cluster. ¿Listo para empezar?

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¿Qué es clusterización?

En primer lugar, definamos qué significa el término cluster. Es un concepto de origen inglés, que se traduce como 'racimo', 'conjunto' o 'conglomerado'. Hoy en día, este método es muy utilizado en diferentes rubros como la informática, el mundo empresarial, marketing, y hasta el mundo artístico.

En el contexto de la segmentación de clientes, el clustering es el uso de un modelo matemático para descubrir grupos de clientes similares en función de encontrar las variaciones más pequeñas entre los clientes dentro de cada grupo. Estos grupos homogéneos se conocen como "arquetipos de clientes" o "personas".

Hoy en día, este método es muy utilizado en diferentes rubros como:

  • La informática

  • El mundo empresarial

  • Marketing

  • El mundo artístico

Nuestro profesor Gabriel Gabellone del curso online de Retail Marketing: gestión de tiendas y productos, resalta la importancia de dividir a tus clientes en grupos que tengan similitudes, tales como motivaciones o características de compra.

Según Gabellone, “una vez que tenemos segmentado a los clientes, lo siguiente que debes hacer es seleccionar a tu segmento target y quizás algún otro segmento que complemente. La segmentación debe estar basada en las principales motivaciones que llevan al cliente a comprar".

Además, el experto sostiene que estas necesidades "muchas veces, no tienen que ver con la edad, género o ingreso económico, sino más bien con otros aspectos como la calidad, diversidad, esfuerzo, entre otros”.

En pocas palabras, el objetivo del análisis cluster es segmentar con precisión a los clientes para lograr una clusterización de datos más eficaz a través de la personalización.

 

Diferencias entre clusterización y clasificación

Ahora bien, al escuchar hablar sobre lo que es la clusterización, quizás hayas notado que puede tener ciertas similitudes con el tema de la clasificación, especialmente cuando se está iniciando. Entonces, ¿ambos términos implican lo mismo?

Pese a que ambas técnicas cuenten con modelos y procedimientos similares, existen ciertos aspectos que diferencian a la clasificación de la clusterización y los describimos a continuación:

1. Diferencia conceptual

La primera diferenciación que podemos realizar entre clasificación y clusterización es en la parte conceptual, ya que ahí radica gran parte de esta comparativa. 

En primer lugar, hay que aclarar que la clasificación de datos se basa en clases o categorías concretas y predefinidas, en las cuales se asignan los objetos para hacer la agrupación. Por su parte, la clusterización se encarga de identificar las semejanzas entre los distintos objetos de los conjuntos de datos, para proceder a agruparlos con base en las características que las hacen comunes entre sí.

2. Campo de aprendizaje

En este caso, otra de las diferencias entre ambos conceptos radica en el campo de aprendizaje. Si hablamos de los procesos de clusterizaciones, destacamos que pertenecen al aprendizaje no supervisado. ¿Qué implica esto?

Lo que quiere decir es que con los clúster solo se dispone un grupo de datos de entrada, sin procesos de etiquetados de los cuales obtener información, sin conocer cuáles son los resultados o datos de salida. La clusterización es aplicada en iniciativas de organizaciones que desean encontrar e investigar elementos o patrones afines en sus grupos de consumidores.

Por otro lado, la clasificación de datos sí se encuentra dentro del aprendizaje supervisado, por lo que sucede lo contrario a la clusterización. Aquí encuentras conocimiento de datos de entrada a través del etiquetado de los elementos a estudiar y, así, conoces las posibles salidas del algoritmo.

En la clasificación, también encontrarás procesos múltiples, que puedes aplicar en casos donde necesites diversas opciones. Esto lo hace ideal para estudios asociados con áreas económicas y sociales, en los cuales las respuestas pueden ser un poco más abiertas.

3. Áreas de aplicación

Como ya pudiste notar anteriormente, la clusterización puede ser aplicada en diversos ámbitos. Por ejemplo:

En el caso de las políticas públicas, de orden social, es posible la utilización del análisis de clúster y levantamientos de datos para poder reconocer aquellos grupos que están en estado de vulnerabilidad y que requieran el acceso a servicios de ayuda gubernamental.

También puedes generar programas de crecimiento por sectores de actividad económica y visualizar oportunidades entre diversas agrupaciones de clientes.

Entonces, ¿qué ocurre con la clasificación de datos? Este proceso suele aplicarse de mejor forma en campos de las ciencias naturales, como la biología, por ejemplo. Asimismo, es posible usarlo dentro de lo que es el desarrollo informático, el cual genera categorías para elaborar mejores filtros de detección de anuncios y spam en emails y, así, potenciar los mecanismos de fidelización de consumidores y clientes.

Eso sí, ambos pueden utilizarse en entornos similares, como es el caso del mundo empresarial. Aunque no cumplen la misma función:

  • La clasificación de datos de clientes puede ayudar a decidir los productos o campañas que deberán ser lanzadas a corto plazo.

  • Los clúster tienen la capacidad de agrupar, por características puntuales, a clientes que tengan los elementos para acceder a las propuestas o programas comerciales innovadores.

Para que tengas más claro lo que representan cada una, te dejamos 2 ejemplos prácticos de su aplicación:

Un ejemplo práctico para ver la aplicación de los algoritmos de clusterización es en los sistemas de recomendaciones de Netflix. El servicio de streaming dispone de unos 2.000 clústeres con comunidades que tienen gustos similares, los cuales son utilizados por los creadores para saber, de primera mano, cuáles son los gustos de los espectadores y poder crear nuevas series originales para ese público.

En el caso de la clasificación de datos, uno de los entornos donde es más común ver este sistema es en la detección de fraudes. Con el aumento de las transacciones digitales, se ha hecho imprescindible verificar que los movimientos realizados por una tarjeta sean seguros, y por ello las entidades determinan si una transacción es correcta o no basándose en el comportamiento histórico de sus clientes.

grupos de clientes

Fuente: Pexels

¿Para qué sirve la clusterización?

La clusterización es una herramienta esencial en tu negocio cuando el enfoque en el cliente se convierte en tu estrategia líder. De esta manera, te encargas de construir a tu organización alrededor de las necesidades y los deseos de tus clientes.

Una vez que hayas recopilado información sobre tus clientes, puedes implementar el clustering para crear perfiles de compradores que puedan entenderse y dirigirse de manera eficaz.

Para ello, es importante comprender en qué se diferencia la clusterización de otros enfoques. Si el objetivo es segmentar a los clientes, ¿por qué no puedes realizar esta segmentación manualmente?

Bien, tú puedes hacerlo. De hecho, si decides comenzar a trabajar con herramientas de análisis web y, en algún momento, te preguntas cómo usar Google Analytics, probablemente estés acostumbrado a que tus estrategias de tráfico web sean definidas manualmente, así como también los segmentos de interés de los usuarios para mantener el análisis centrado en los lugares correctos.

Este enfoque es muy común y por una buena razón; pero tiene sus limitaciones. Si bien puede ser útil cuando se trabaja con una pequeña cantidad de dimensiones de usuario, no es difícil imaginar cómo no se puede escalar fácilmente en presencia de una gran cantidad de atributos de usuario. Afortunadamente, la analítica avanzada y el machine learning pueden brindarte grandes soluciones.

clustering

Fuente: Bluetext

Importancia de la clusterización en el marketing

Algo que ya debes saber acerca de la clusterización es la influencia que tiene en diversos ámbitos laborales. Y el marketing digital es uno de los rubros beneficiados.

¿En qué afecta la clusterización al marketing? Simple: sabemos que es posible que se recopilen diversos datos en un clúster determinado, lo que genera un grupo de gran calidad para una campaña determinada. Esto servirá para que puedas organizar, de forma efectiva, una estrategia de alcance de una proyecto concreto.

Aquí tiene mucha relevancia el tema de la flexibilidad en la clusterización. En el caso de que te des cuenta de que, al realizar un seguimiento del rendimiento de tu campaña, tienes una baja conversión: un CAC alto (costo de adquisición del cliente) y un ROI bajo (retorno de la inversión), tienes la posibilidad de poder adaptar el clúster a una serie de nuevos objetivos y, así, mejorar el rendimiento.

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¿Cuáles son los beneficios de la clusterización?

El clustering te ayuda a agrupar tu mercado objetivo en función del comportamiento de cada cliente. Pero, ¿qué conocimientos se pueden generar a partir del comportamiento del comprador, los estilos de vida, la lealtad y las preferencias de productos? y ¿cómo esto puede ayudarte a facilitar un enfoque centrado en el cliente?

¡Aquí te contamos cuáles son los beneficios de la clusterización!

  • Practicidad: puedes segmentar con precisión a tus clientes en grupos más pequeños. El clustering te facilita todo ese proceso.

  • Homogeneidad: las variaciones dentro de cada grupo son muy pequeñas en el análisis cluster, lo que significa que la mayoría de clientes tienen muchas similitudes, y es más fácil llegar a ellos.

  • Agrupación dinámica: la clusterización cambia cada vez que se ejecuta el algoritmo de agrupación, garantizando que los grupos siempre reflejen con precisión el estado actual de los datos.

 

¿Cuáles son las técnicas de clusterización?

Teniendo en cuenta que la clusterización es una aplicación de machine learning, es indispensable que, para realizar un análisis cluster, debas seleccionar un algoritmo de conglomerado adecuado. Y esto lo puedes hacer con las técnicas de clusterización.

Si quieres conocer las técnicas de clusterización para aplicarlas en tu empresa, aquí te compartimos algunas que puedes sacar el máximo provecho.

1. Análisis de conglomerados de k-medias

Una técnica común del clustering es un algoritmo matemático conocido como análisis de conglomerados de k-medias. Este método ayuda a un mejor modelado de clientes, un mayor análisis predictivo y también se utiliza para orientar a tus consumidores con ofertas e incentivos personalizados según sus deseos, necesidades y preferencias.

Así, los datos revelan los prototipos de consumidores que existen de forma inherente dentro de la clusterización de clientes.

Por ejemplo, el siguiente gráfico muestra los resultados de una clusterización de tres dimensiones realizada en la base de clientes de un sitio web de comercio electrónico. Este análisis resultó en el descubrimiento de cuatro personajes de clientes.

ejemplo de clusterización

Fuente: Optimove

Una vez que se tiene una visión clara de las distintas aristas del cliente, puedes relacionarte de manera diferente con cada uno, a través de las interacciones de marketing más relevantes para las preferencias de producto del cliente.

En otras palabras, las distintas variaciones del cliente descubiertas por el análisis de clústeres te permitirán modelar a tus clientes y personalizar los esfuerzos de marketing para lograr una efectividad mucho mayor.

2. Análisis de agrupación de comportamientos

Otra técnica muy efectiva es el análisis de agrupación de comportamientos, que se utiliza para agrupar tiendas o categorías de productos según las similitudes en el comportamiento de los compradores. Los datos de POS (pagos del cliente), lealtad y la cesta de compradores se pueden utilizar para agrupar a los consumidores y crear modelos predictivos que actualicen automáticamente los segmentos de comportamiento de forma regular. 

Esto asegura que el cluster se actualice junto con los cambios en el comportamiento del consumidor y las tendencias de la industria.

También puedes utilizar la agrupación por comportamiento como una herramienta en línea si tienes un sitio web para proporcionar el contenido que más interesa a tus clientes. Esto los mantendrá en tu página web por más tiempo, los animará a realizar una compra y asegurará que ellos regresen.

consumo cliente cluster

Fuente: Pexels

¿Qué debes saber para armar un cluster de clientes?

Si tienes un negocio nuevo, generalmente tendrás acceso a datos básicos de tus consumidores. Esto será suficiente para realizar una segmentación de clientes limitada. Sin embargo, si deseas llevar este método al siguiente nivel, aquí hay algunas áreas adicionales de las que puedes recopilar datos para armar un cluster de clientes:

  • Investigación de mercado: puedes configurar encuestas y cuestionarios para responder preguntas específicas sobre el comportamiento y las preferencias de los compradores.

  • Investigación de palabras clave: la investigación de palabras clave utiliza técnicas de optimización de motores de búsqueda (SEO) para comprender a tus consumidores. Esto proporcionará información sobre lo que les interesa a tus clientes y lo que les gustaría saber.

  • Redes sociales: lo más probable es que tus clientes usen las redes sociales con regularidad. Con las herramientas adecuadas, puedes utilizar el clustering para descubrir información sobre cómo tus clientes identifican, seleccionan, usan y evalúan tus productos en estas plataformas. Así podrás comprender mejor sus comportamientos de compra.

  • Herramientas de analítica web: puedes utilizar la herramienta Google Analytics para analizar tu tráfico en línea. Aunque es muy limitada, te dará información sobre la ubicación, los intereses, las preferencias de productos y la demografía de tu consumidor.

También puedes utilizar Google Trends. Según define el portal de ayuda de Google, esta app sirve para ver los temas de los que está hablando el mundo. Dicha información es crucial "para explorar los intereses actuales de su público y averiguar cómo ajustar sus campañas de anuncios a fin de cumplir con sus expectativas".

Y algo mucho mejor, puedes realizar un análisis de tu competencia para comprender qué productos están comprando su segmento target y cómo mejorar este proceso.

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Requisitos para formar un cluster

Bien, ahora ya estás listo para segmentar tu mercado objetivo. Sin embargo, debes cumplir con los siguientes criterios para la clusterización de clientes.

¿Qué clase de criterios? Para formar un cluster, necesitas que tu mercado cumpla con estos requisitos:

  • Medible: el tamaño de tu mercado objetivo debe ser cuantificable para que puedas tomar una decisión informada sobre la necesidad de segmentación. Puedes identificar segmentos de mercado más pequeños, sin embargo, tendrás que determinar si vale la pena definirlos y apuntarlos.

  • Distinguible: deben existir claras diferencias entre los segmentos del mercado para poder definirlos.

  • Tamaño: tu mercado objetivo debe ser lo suficientemente grande como para requerir una segmentación de comportamiento donde cada segmento sea lo suficientemente rentable como para ser analizado y dirigido individualmente.

  • Rentable: los segmentos del mercado deben tener una rentabilidad identificable para justificar los esfuerzos de marketing.

  • Accesible: cada segmento del mercado debe ser lo suficientemente sensible a los esfuerzos de marketing de tu empresa.

 

Enfoques de clusterización

Una vez que haya decidido utilizar el clustering y tu mercado objetivo cumpla con los criterios anteriores, hay dos enfoques que puedes tomar:

Clusterización de clientes de arriba hacia abajo

Este enfoque utiliza características demográficas o de comportamiento para definir la clusterización de clientes. Por ejemplo, llevando al lado del retail marketing, puedes usar el tamaño de la tienda para agruparlos en tiendas pequeñas, medianas y grandes.

También puedes utilizar otras variables como:

  • La frecuencia de compra

  • La lealtad a la marca

  • El grupo de ingresos

  • La ubicación geográfica

Además, puedes utilizar el clustering de arriba hacia abajo para hacer inferencias sobre el comportamiento del consumidor en función de características específicas. Es importante tener en cuenta que este enfoque no considera datos a nivel de demanda, preferencias de los consumidores o tendencias de la industria.

Clusterización de clientes ascendente

Este enfoque de clusterización, centrado en el cliente, tiene en cuenta los patrones de demanda en los consumidores. Esto te ayudará a generar conocimientos y previsiones a partir de estos grupos de clientes para la planificación estratégica a largo plazo.

Puedes utilizar características demográficas y de comportamiento, junto con otros datos de ventas, para comprender en profundidad tu mercado objetivo.

Volviendo al ejemplo del retail marketing, cuando se considera el clustering también se debe tener en cuenta la variación de la demanda entre las categorías. Por lo tanto, podrías realizar un análisis de cluster de comportamiento para cada categoría en tu tienda. Esto permite comprender la mejor estrategia para cada una.

Este enfoque refleja la verdadera naturaleza de la demanda de los consumidores y el entendimiento de que los clientes no compran todas las categorías de la misma manera.

¡Este ha sido nuestro post! Si quieres saber más sobre la clusterización, te invitamos a que te inscribas en nuestras capacitaciones de ventas para empresas, para preparar a tu equipo de la mejor forma posible y captar clientes potenciales con facilidad.

Ahora sí, con toda esta información ya estás listo para realizar una agrupación efectiva de clusterización y, por supuesto, asegurarte de adoptar una filosofía centrada en el cliente.

¡Nos vemos!

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